Hydrolix 为PB级自主AI带来高速分析

数据管理提供商Hydrolix的使命简单明了：构建下一代AI工具，为企业提供AI就绪的数据。其方法旨在满足日益增长的自主基础设施需求，这并不简单，因为自主AI要求毫秒级响应时间，并需要访问完整数据集以确保准确性和及时决策。满足这些需求需要从PB级数据集中提取洞察。Hydrolix的解决方案实时摄取信息，同时提供经济高效的数据保留和亚秒级查询响应时间，以支持自主AI。

“当谈到AI以及如何从数据中提取信息、构建模型时，拥有所有数据实际上非常重要，”Hydrolix全球解决方案工程副总裁Catherine Johnson表示。“对于自主AI，我们实际上提供了一种存储所有数据的方式，以便你可以使用自然语言查询整个数据集，而不仅仅是部分数据，从而全面了解正在发生的事情。”

Johnson在AWS Marketplace系列节目中与theCUBE Research首席分析师Christophe Bertrand进行了对话，讨论了Hydrolix加入AWS Marketplace以及该公司如何提供实时分析以实现秒级洞察。

高速AI就绪数据

Hydrolix采用内置流处理引擎，能够快速分析数据。通过在对象存储中使用高级索引、查询和压缩技术，该公司开发了一种格式和数据检索平台，可在整个数据范围内实现亚秒级查询延迟。大规模并行计算应用于对象存储，将数据分析任务分解为更小、快速执行的子任务。

“该解决方案位于对象存储中，但我们可以实现亚秒级查询延迟，对系统中的大量数据进行查询，”Johnson解释道。“我们设置了不同的技能和代理，它们知道如何查找我们保存的数据。目标是快速获取信息。”

Hydrolix最近在与合作伙伴NVIDIA的案例研究中展示了数据访问和可见性的能力。使用Hydrolix的MCP服务器，一名NVIDIA工程师能够在9分钟内解决一个实时内容交付网络事件。

“NVIDIA通过我们的MCP服务器能够非常快速地使用自然语言查询，有效地询问他们的数据集当前发生了什么，然后获得答案，从而缓解问题，”Johnson说。“在这种情况下，不仅仅是我们返回数据的速度。自然语言查询部分才是真正为该用例带来速度的关键。”

Hydrolix通过AWS Marketplace的可用性允许用户配置解决方案，包括其云基础设施、客户项目和摄取端点。根据Johnson的说法，Hydrolix为使用Amazon Bedrock构建自主AI应用的客户提供了自然的数据层，并且对于管理内容交付网络和Web应用程序的媒体客户尤其有帮助。

“通过AWS，我们的初始集成主要围绕媒体领域，”Johnson说。“包括CDN、许多基本服务、Web应用程序防火墙，我们可以将大量数据汇集到一个地方。我们通常通过将所有数据放入一个数据集来实现，这样你就可以在单个流中查看所有数据并快速获得答案。”